Chuẩn hóa dữ liệu? Nó rất quan trọng trong khai thác dữ liệu. Giúp chuẩn hóa các đặc trưng. Làm cho các thuật toán học máy hoạt động tốt hơn. Có một vài phương pháp chính mà mọi người sử dụng.

Phép chuẩn hóa Min-Max là một. Nó nén dữ liệu vào một khoảng cố định. Thường là từ 0 đến 1. Giữ nguyên các mối quan hệ. Mẹo hay.

Chuẩn hóa Z-Score là một cái khác. Tên gọi nghe có vẻ hay, phải không? Nó liên quan đến trung bình và độ lệch. Tốt cho các phân phối chuẩn, tôi nghĩ.

Biến đổi Log. Đây là dành cho dữ liệu bị lệch. Làm cho nó trông bình thường hơn. Hữu ích cho các khoảng rộng hoặc các thứ mũ.

Mở rộng mạnh mẽ. Nghe có vẻ khó khăn. Thực ra là như vậy. Sử dụng giá trị trung vị và tứ phân. Không dễ bị ảnh hưởng bởi các giá trị ngoại lai.

Những kỹ thuật này? Chúng được sử dụng rộng rãi trong khai thác dữ liệu. Các thuật toán thích dữ liệu chuẩn hóa. Mạng nơ-ron, k-láng giềng gần nhất - chúng rất thích điều đó.

Tuy nhiên, không chỉ là về hiệu suất. Dữ liệu chuẩn hóa dễ hiểu hơn. Việc so sánh các tính năng trở nên đơn giản hơn. Các hệ số mô hình có ý nghĩa hơn.

Cũng có điều gì đó về sự hội tụ nhanh hơn. Dường như phương pháp giảm dần gradient hoạt động tốt hơn. Việc huấn luyện trở nên ổn định hơn.

Và khi bạn có dữ liệu hỗn hợp? Các thang đo khác nhau, các đơn vị khác nhau? Chuẩn hóa mang tất cả lại với nhau. Làm cho việc so sánh công bằng.

Vì vậy, các thợ khai thác dữ liệu sử dụng những kỹ thuật này. Họ chuẩn bị các bộ dữ liệu của mình. Các mô hình hoạt động tốt hơn. Những hiểu biết trở nên đáng tin cậy hơn. Tất cả đều là một phần của trò chơi.